[发明专利]一种用于着陆雷达的高精度不敏卡尔曼滤波方法

权利要求书

1.一种用于着陆雷达的高精度不敏卡尔曼滤波方法，其特征在于，包括：

确定初始时刻的不敏卡尔曼滤波参数；

根据当前时刻的不敏卡尔曼滤波参数计算当前采样点的状态参量；

根据当前采样点的状态参量，计算状态更新结果；所述状态更新结果为：状态更新方程非线性传递后的采样点的均值和协方差；

根据状态更新结果，计算观测更新结果；所述观测更新结果为：观测更新方程传递后的采样点的均值和协方差；

基于状态更新结果和观测更新结果，计算下一时刻的不敏卡尔曼滤波参数。

2.根据权利要求1所述的用于着陆雷达的高精度不敏卡尔曼滤波方法，其特征在于，所述不敏卡尔曼滤波参数包括：状态估计值和状态估计协方差矩阵；

确定初始时刻的不敏卡尔曼滤波参数，具体包括如下步骤：

初始时刻的状态估计值为其中x₀是初始状态向量估计值；

初始时刻的状态估计协方差矩阵为

定义增广状态向量为则其中P_v是过程噪声协方差、P_n为观测噪声协方差。

3.根据权利要求1所述的用于着陆雷达的高精度不敏卡尔曼滤波方法，其特征在于，根据当前时刻的不敏卡尔曼滤波参数计算当前采样点的状态参量，包括：

当前采样点的状态参量为

其中，L是增广状态向量的维度，W₀为权重。

4.根据权利要求1-3任一项所述的用于着陆雷达的高精度不敏卡尔曼滤波方法，其特征在于，根据当前采样点的状态参量，计算状态更新结果，具体包括如下步骤：

将当前采样点的状态参量代入状态更新方程进行计算，获得状态更新结果。

5.根据权利要求4所述的用于着陆雷达的高精度不敏卡尔曼滤波方法，其特征在于，所述状态更新方程为：

其中F[]为状态更新方程，上标x、v分别表示系统状态和过程噪声；

其中，

6.根据权利要求5所述的用于着陆雷达的高精度不敏卡尔曼滤波方法，其特征在于，W_i和χ_i满足如下关系：

7.根据权利要求5所述的用于着陆雷达的高精度不敏卡尔曼滤波方法，其特征在于，根据状态更新结果，计算观测更新结果，具体包括如下步骤：

将状态更新结果代入观测更新方程进行计算，获得观测更新结果。

8.根据权利要求7所述的用于着陆雷达的高精度不敏卡尔曼滤波方法，其特征在于，所述观测更新方程为：

9.根据权利要求8所述的用于着陆雷达的高精度不敏卡尔曼滤波方法，其特征在于，基于状态更新结果和观测更新结果，计算下一时刻的不敏卡尔曼滤波参数，具体包括如下步骤：

卡尔曼增益为

状态估计值为

状态估计协方差矩阵为

10.一种用于着陆雷达的高精度不敏卡尔曼滤波系统，其特征在于，包括：

初始化模块，用于确定初始时刻的不敏卡尔曼滤波参数；

采样点计算模块，用于根据当前时刻的不敏卡尔曼滤波参数计算当前采样点的状态参量；

状态更新模块，用于根据当前采样点的状态参量，计算状态更新结果；所述状态更新结果为：状态更新方程非线性传递后的采样点的均值和协方差；

观测更新模块，用于根据状态更新结果，计算观测更新结果；所述观测更新结果为：观测更新方程传递后的采样点的均值和协方差；

数据同化模块，用于基于状态更新结果和观测更新结果，计算下一时刻的不敏卡尔曼滤波参数。